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针对 SAR 图像中缺失值与斑点噪声导致的超像素分割精度不足问题，研究人员提出异常感知超像素分割框架（AASS）。通过特征重建模块与双重正则化策略，显著提升边界贴合度与分割精度，为 SAR 图像分析提供新方案。
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）凭借全天时、全天候成像能力，在遥感监测、目标识别等领域发挥关键作用。然而，SAR 图像特有的斑点噪声（乘性强度变化）与缺失值（由传感器限制、地形阴影等引起）如同 “迷雾”，严重干扰超像素分割的空间一致性与边界精度。传统方法如 SLIC、SEEDS 等在处理这类异常时力不从心，深度学习方法虽在自然图像中表现优异，但缺乏针对 SAR 图像特性的优化，导致含噪或缺失区域分割结果破碎、边界模糊。如何穿透 “迷雾”，实现鲁棒的 SAR 图像超像素分割，成为遥感领域亟待突破的难题。
为破解这一困境，国内研究团队开展了 “基于深度特征学习的异常感知超像素分割” 研究。团队提出异常感知超像素分割框架（Anomaly-Aware Superpixel Segmentation, AASS），通过创新性技术组合，显著提升了复杂条件下的分割性能。相关成果发表于《Expert Systems with Applications》，为 SAR 图像预处理技术革新提供了重要参考。
研究采用的关键技术包括：
- 异常感知特征重建模块：通过梯度掩码忽略缺失值区域的梯度更新，并在训练中引入随机缺失值增强，使网络主动学习缺失信息重建，避免简单插值或排除的局限性。
- 双重正则化策略：结合平滑度约束与连通性保持项，强化特征局部一致性，确保分割区域的空间连通性，尤其在噪声或缺失严重区域效果显著。
实验结果
数据集与对比方法
研究在多组含缺失值的 SAR 图像数据集上展开实验，对比对象包括传统方法（SLIC、SEEDS、LSC）与深度学习方法（SSN、SIN、LNSNet、ML-SGN）。所有算法基于 PyTorch 实现，运行于 Intel Core i9-13900K CPU 与 RTX 4090 GPU 平台。
定量分析
通过边界贴合度（如轮廓误差）与分割精度（如区域同质性指标）评估，AASS 在缺失值占比 10%-30% 的区域中，边界误差较最优对比方法降低 25%-38%，区域一致性提升 19%-27%。尤其在强噪声场景下，AASS 的分割精度优势更为显著，验证了其对 SAR 图像典型异常的鲁棒性。
可视化与消融研究
可视化结果显示，传统方法在缺失区域易产生过分割或欠分割，而 AASS 生成的超像素更紧凑、边界更贴近真实结构。消融实验表明，异常感知模块与双重正则化项对性能提升的贡献率分别达 42% 与 35%，二者协同作用使整体效果优化 68%。
参数敏感性分析
通过调整正则化权重与缺失值增强比例，发现当平滑度权重 λ 设为 0.8、连通性权重 μ 设为 0.5 时，分割性能达到最优。随机缺失值增强比例在 20%-30% 区间内，网络对真实缺失场景的泛化能力最佳。
结论与意义
AASS 框架通过深度特征学习与结构正则化的有机结合，为 SAR 图像超像素分割提供了 “抗干扰” 新范式。其核心价值在于：
- 技术创新性：突破传统方法对异常值的被动处理模式，通过主动特征重建与双重正则化，实现缺失值填充与噪声鲁棒性的同步提升。
- 应用普适性：在目标检测、土地覆盖分类等下游任务中，高质量超像素分割可减少计算复杂度，提升后续分析效率，尤其适用于星载 SAR 数据的实时处理场景。
- 方法扩展性：无需依赖大量标注数据，可迁移至其他含噪声或缺失数据的遥感图像分割任务，为跨模态图像处理提供新思路。
尽管研究已取得显著进展，团队指出未来可进一步探索多模态特征融合（如结合光学图像先验）与轻量化网络设计，以推动算法在边缘计算设备中的部署。AASS 的提出，为拨开 SAR 图像分割的 “迷雾” 提供了一把精准的 “手术刀”，有望引领遥感图像处理领域的技术革新。
